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基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划

基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划

下面复现这篇关于自动驾驶轨迹规划的论文《基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划》,实现核心算法。

1. 算法概述

该论文提出了一种基于时空风险势场的预测轨迹规划方法,主要特点是将轨迹生成和风险评估解耦为两个并行独立的模块。算法流程包括:

  • 使用类人工势场函数量化空间风险
  • 使用交互多模型(IMM)结构计算周围车辆向各车道行驶的概率
  • 结合概率和预测轨迹计算空间场的时域演化
  • 生成足够多的轨迹候选
  • 通过精心设计的成本函数选择最优轨迹
  • 2. 完整代码实现

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.interpolate

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